Didit과 AWS Batch를 활용한 AML 일괄 심사 최적화 (KO)

비용 효율적인 규정 준수AWS Batch의 서버리스 컴퓨팅 모델을 활용하여 대규모 AML 심사 작업 중 사용된 리소스에 대해서만 비용을 지불하고, 인프라 오버헤드를 대폭 줄일 수 있습니다.

향상된 성능 및 확장성고도로 확장 가능하고 내결함성이 뛰어난 AWS Batch 환경에서 작업을 분산하여 수백만 건의 AML 검사를 효율적으로 처리하고 신속한 처리 시간을 보장합니다.

원활한 비동기 처리Didit의 비동기 AML 심사 API를 사용하여 개별 응답을 기다리지 않고 대량의 데이터를 제출함으로써 API 호출 효율성과 시스템 처리량을 최적화합니다.

AI 기반, 모듈형 솔루션Didit은 기존 규정 준수 워크플로우에 쉽게 통합되는 AI 기반 모듈형 AML 심사 솔루션을 제공하며, 1300개 이상의 글로벌 감시 목록에 대한 실시간 위험 탐지 및 구성 가능한 위험 임계값을 제공합니다.

일괄 AML 심사의 과제

많은 기업, 특히 금융 서비스, 전자상거래 또는 온라인 게임 분야의 기업에게 자금세탁방지(AML) 심사 수행의 필요성은 실시간 온보딩에만 국한되지 않습니다. 기존 고객 기반의 일괄 심사, 주기적인 재심사 또는 대규모 과거 데이터 세트 처리에도 상당한 요구 사항이 있습니다. 이는 수백만 건의 기록에 대한 기존의 동기 API 호출이 느리고 리소스 집약적이며 엄청나게 비쌀 수 있으므로 어려운 작업이 될 수 있습니다. 핵심 과제는 포괄적인 규정 준수 필요성과 비용 효율성 및 고성능 요구 사항의 균형을 맞추는 것입니다. 이러한 볼륨에 대해서는 수동 프로세스는 불가능하며, 올바른 아키텍처 없이는 자동화된 시스템조차도 어려움을 겪을 수 있습니다. 기업은 막대한 비용을 들이거나 상당한 운영 지연을 유발하지 않고 대규모 부하를 처리할 수 있는 솔루션이 필요합니다.

Didit의 비동기 AML API 소개

AI 기반의 개발자 중심 신원 플랫폼인 Didit은 이러한 과제를 이해합니다. 당사의 AML 심사 제품은 실시간 검사뿐만 아니라 효율적인 일괄 처리를 위해 설계되었습니다. 이러한 효율성의 핵심 구성 요소는 당사의 비동기 API입니다. 시스템이 각 개별 심사 요청에 대한 응답을 기다리는 동기 호출과 달리, 비동기 접근 방식은 대량의 요청을 제출하고 나중에 알림을 받거나 결과를 검색할 수 있도록 합니다. 이는 API 대기 시간으로 인해 애플리케이션이 병목 현상을 겪는 것을 방지하므로 일괄 작업에 매우 중요합니다. Didit의 AML 심사는 1300개 이상의 글로벌 제재, PEP 및 감시 목록 데이터베이스에 대해 사용자를 심사하며, 구성 가능한 규정 준수 임계값을 통해 두 가지 점수 위험 시스템을 제공합니다. 이는 전체 사용자 목록을 심사를 위해 제출할 수 있으며, Didit이 백그라운드에서 처리하여 적중 세부 정보, 위험 점수, 일치 점수, PEP 일치, 제재 데이터 및 불리한 미디어 정보를 포함하는 상세 보고서를 제공한다는 의미입니다.

확장 가능한 처리를 위한 AWS Batch 활용

대규모 일괄 처리를 위해 Didit의 비동기 AML API의 잠재력을 진정으로 발휘하려면 강력하고 확장 가능한 컴퓨팅 서비스와 결합하는 것이 필수적입니다. 바로 여기에 AWS Batch가 등장합니다. AWS Batch는 개발자, 과학자 및 엔지니어가 AWS에서 수십만 개의 컴퓨팅 작업을 쉽게 실행할 수 있도록 하는 완전 관리형 서비스입니다. 일괄 작업의 볼륨 및 특정 리소스 요구 사항에 따라 최적의 수량 및 유형의 컴퓨팅 리소스(예: CPU 또는 메모리 최적화 인스턴스)를 동적으로 프로비저닝합니다. AWS Batch를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 리소스 프로비저닝 자동화: AWS Batch는 EC2 인스턴스에서 컨테이너에 이르기까지 컴퓨팅 인프라 관리에 대한 모든 번거로움을 처리하고 필요에 따라 확장 및 축소합니다.

• 비용 효율성 극대화: 작업에 사용된 컴퓨팅 리소스에 대해서만 비용을 지불합니다. AWS Batch는 스팟 인스턴스를 활용하여 일괄 AML 심사와 같은 내결함성 워크로드에 상당한 비용 절감을 제공할 수 있습니다.

• 신뢰성 향상: 여러 컴퓨팅 인스턴스에 워크로드를 분산하여 하나의 인스턴스가 실패하더라도 전체 일괄 작업이 계속 진행되도록 합니다.

• 작업 관리 간소화: 작업을 Docker 컨테이너로 정의하여 이식성과 관리 용이성을 높입니다. AWS Batch는 실패한 작업의 스케줄링, 모니터링 및 재시도를 처리합니다.

재심사해야 할 백만 명의 고객 목록이 있다고 상상해 보십시오. 한 번에 하나의 요청을 보내고 기다리는 대신 데이터를 패키징하고 AWS Batch 작업에 제출하면 AWS Batch가 Didit의 비동기 API를 사용하여 많은 작업자에게 동시에 처리합니다. 이는 총 처리 시간과 운영 부담을 크게 줄입니다.

비용 최적화된 일괄 AML 워크플로우 구현

다음은 Didit과 AWS Batch를 사용하여 최적화된 일괄 AML 심사 워크플로우를 구현하는 방법에 대한 개요입니다.

1. 데이터 준비: 고객 데이터를 일괄 처리에 적합한 구조화된 형식(예: CSV, JSON)으로 통합합니다. Didit의 최적의 AML 심사를 위해 이름, 생년월일, 국가와 같은 필요한 필드가 포함되어 있는지 확인합니다.

2. 일괄 작업 애플리케이션 개발: 준비된 데이터의 일부를 읽고, 각 레코드에 대해 Didit의 비동기 AML 심사 API를 호출하고, 세션 ID 또는 초기 응답을 저장하는 간단한 애플리케이션(예: Python 스크립트)을 생성합니다. 이 애플리케이션은 Docker를 사용하여 컨테이너화됩니다.

3. AWS Batch 구성: AWS Batch에서 컴퓨팅 환경(예: 비용 절감을 위한 EC2 스팟 인스턴스 사용), 작업 대기열 및 작업 정의를 정의합니다. 작업 정의는 Docker 이미지를 가리킵니다.

4. 일괄 작업 제출: 대규모 데이터 세트를 더 작고 관리하기 쉬운 청크로 분할합니다. 각 청크에 대해 AWS Batch에 작업을 제출합니다. 그러면 AWS Batch는 컨테이너 인스턴스를 시작하고 애플리케이션을 실행하며 데이터를 처리합니다.

5. 결과 검색: 일괄 작업 애플리케이션은 Didit AML 심사 결과(또는 그에 대한 참조)를 S3 버킷이나 데이터베이스와 같은 중앙 위치에 저장하도록 설계될 수 있습니다. 그런 다음 세션 ID를 사용하여 Didit의 API를 폴링하여 처리가 완료되면 최종적이고 상세한 AML 보고서를 검색할 수 있습니다. Didit의 포괄적인 AML 보고서에는 규정 준수 책임자에게 중요한 일치 정보, 점수 세부 정보(일치 점수 및 위험 점수), 불리한 미디어 세부 정보가 포함됩니다.

6. 작업 자동화: AML 심사 경고 및 점수(예: POSSIBLE_MATCH_FOUND 또는 높은 위험 점수)를 기반으로 Didit의 구성 가능한 검증 설정을 활용하여 수동 검토를 위해 사용자를 플래그 지정하거나 거래를 거부하는 것과 같은 후속 작업을 자동화합니다.

이 접근 방식은 잠재적으로 느리고 비용이 많이 드는 작업을 빠르고 신뢰할 수 있으며 매우 비용 효율적인 작업으로 전환하여 규정 준수 팀이 인프라를 관리하는 대신 실제 고위험 사례를 검토하는 데 집중할 수 있도록 합니다.

Didit이 도움이 되는 방법

Didit은 강력한 AML 심사를 포함하여 효율적이고 규정을 준수하는 신원 확인을 가능하게 하는 데 앞장서고 있습니다. 당사의 플랫폼은 모듈형 아키텍처로 설계되어 강력한 AML 심사 제품을 기존 시스템 및 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있습니다. Didit의 AI 기반 기능은 매우 정확한 위험 평가 및 일치 점수화를 보장하여 오탐을 최소화하고 실제 위험에 리소스를 집중시킵니다. 당사는 1300개 이상의 글로벌 제재, PEP 및 감시 목록 데이터베이스에 대해 실시간으로 심사하는 AML 심사를 제공하며, 완전히 구성 가능한 규정 준수 임계값을 통해 두 가지 점수 위험 시스템(일치 점수 및 위험 점수)을 제공합니다. 또한 Didit은 무료 핵심 KYC를 제공하여 기업이 선불 투자 없이 시작할 수 있도록 하며, 설정 비용 없이 운영됩니다. 즉석 샌드박스 및 깔끔한 API를 포함한 당사의 개발자 우선 접근 방식은 AWS Batch와 같은 서비스와의 원활한 통합을 가능하게 합니다. 초기 온보딩이든 지속적인 모니터링이든 Didit은 전 세계적으로 대규모로 신뢰를 자동화하고 위험을 조율하는 도구를 제공합니다.

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